الاستثمار في الزراعة الذكية وتأثيره على الأمن الغذائي

Abstract

تهدف هذه الأطروحة إلى دراسة أثر الاستثمار في الزراعة الذكية على الأمن الغذائي في مجموعة من الدول خلال الفترة 2000-2022، باستخدام أدوات القياس الكمي والمتمثلة في نماذج بيانات البانل (Panel Data Models)، وذلك لتحديد العلاقة بين متغيرات الاستثمار الزراعي الذكي والناتج الزراعي معبراً عنه بالقيمة المضافة في قطاع الزراعة باعتباره مؤشر لقياس الأمن الغذائي الذي يحتاج إلى استدامة الموارد الطبيعية وتخصيصيها للإنتاج وادارتها بأقصى كفاءة وفعالية ممكنة، وبيان درجة الإحلال بين عوامل الانتاج(الأراضي المخصصة للزراعة ، المسحوبات السنوية من المياه المخصصة للزراعة، اليد العاملة في القطاع الزراعي ،استخدام الآلات والمعدات، العاملون المكلفون بالبحث وتطوير القطاع الزراعي) لتحقيق الأمثلية في توظيف مختلف موارد الانتاج الزراعي وضمان انتاج الكميات المطلوبة في كل الظروف. تم استخدام نموذج التأثيرات الثابتة (Fixed Effects) ونموذج التأثيرات العشوائية (Random Effects)، مع إجراء اختبار Hausman لتحديد النموذج الأنسب. أظهرت النتائج وجود علاقة إيجابية وذات دلالة إحصائية بين الاستثمار في الزراعة الذكية وتحسن الأمن الغذائي في معظم الدول المدروسة؛ كما بينت الدراسة أن الدول التي تملك سياسات داعمة للابتكار الزراعي وبنية تحتية رقمية قوية، تحقق استفادة أكبر من هذا النوع من الاستثمار الزراعي. وخلصت الأطروحة إلى أن الزراعة الذكية تمثل أداة استراتيجية لتحسين كفاءة الإنتاج الزراعي وضمان الأمن الغذائي المستدام، وتوصي بضرورة دعم هذا القطاع من خلال السياسات الحكومية، وتوفير بيئة استثمارية جاذبة، وتمكين المزارعين من تبني هذه التقنيات من خلال التدريب والدعم المالي والتقني.

This thesis investigates the impact of investment in smart agriculture on food security across a group of countries during the period 2000–2022. It employs Panel Data Models to quantify and analyze the relationship between smart agriculture investment variables and agricultural output, measured by value added in the agricultural sector, as an indicator of food security. Achieving food security requires the sustainable allocation and management of natural resources to ensure efficient and effective agricultural production. The study also explores the degree of substitution among key production factors—such as agricultural land, annual water withdrawals for agriculture, agricultural labor, the use of machinery and equipment, and research and development personnel in the agricultural sector—with the aim of optimizing resource utilization and maintaining consistent production under varying conditions. Both Fixed Effects and Random Effects models were used, with the Hausman test applied to determine the most appropriate model. The results revealed a positive and statistically significant relationship between investment in smart agriculture and improvements in food security in most of the countries analyzed. Moreover, countries with supportive agricultural innovation policies and robust digital infrastructure were found to benefit more from such investments. The thesis concludes that smart agriculture is a strategic tool for enhancing agricultural productivity and ensuring sustainable food security. It recommends strengthening this sector through government policies, creating a favorable investment environment, and empowering farmers to adopt smart technologies through training and financial and technical support.